Feature Selection

Seleksi fitur adalah teknik yang digunakan di semua bidang termasuk: kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan ilmu data. Ini adalah langkah penting dalam proses membangun model prediktif, di mana tujuannya adalah untuk mengidentifikasi fitur atau variabel yang paling relevan yang berkontribusi pada hasil yang menarik. Dengan memilih fitur yang paling informatif, model dapat disederhanakan, ditingkatkan dalam akurasi, dan dibuat lebih dapat ditafsirkan. Oleh karena itu, pemilihan fitur adalah alat fundamental dalam toolkit dari setiap ilmuwan data atau praktisi pembelajaran mesin.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan terkait apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Feature Selection berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Feature Selection Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Feature Selection

Feature Selection adalah proses pemilihan fitur atau variabel yang paling relevan dan signifikan dalam dataset untuk meningkatkan kinerja model dan mengurangi dimensi data. Dalam kata lain, Feature Selection adalah teknik untuk mengurangi jumlah fitur dalam dataset tanpa mengorbankan kinerja model.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Guyon dan Elisseeff (2003) dalam paper mereka yang berjudul “An Introduction to Variable and Feature Selection”, Feature Selection adalah proses pemilihan subset fitur dari dataset yang relevan dan signifikan untuk meningkatkan kinerja model dan memahami karakteristik data. Sedangkan menurut Brownlee (2019) dalam bukunya yang berjudul “Feature Selection for Machine Learning”, Feature Selection adalah teknik untuk memilih subset fitur dari dataset yang paling relevan dan signifikan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi model.

Fungsi Feature Selection

Feature Selection adalah proses pemilihan fitur atau variabel yang paling relevan dan signifikan dalam dataset untuk meningkatkan kinerja model dan mengurangi overfitting. Fungsi utama dari Feature Selection adalah untuk mengurangi dimensi data dan meningkatkan akurasi model. Dengan menghilangkan fitur yang tidak relevan atau redundan, model dapat lebih fokus pada fitur yang penting dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

Contoh Feature Selection

Contoh penerapan Feature Selection adalah pada dataset klasifikasi spam email. Dataset ini terdiri dari ribuan email yang dikategorikan sebagai spam atau bukan spam. Terdapat banyak fitur dalam dataset ini seperti panjang email, jumlah kata kunci tertentu, dan frekuensi kata tertentu. Namun, tidak semua fitur tersebut relevan dalam memprediksi apakah email tersebut spam atau bukan.

Dengan menggunakan Feature Selection, kita dapat memilih fitur-fitur yang paling relevan dalam memprediksi spam email. Misalnya, kita dapat memilih fitur seperti frekuensi kata tertentu yang sering muncul dalam email spam, dan menghilangkan fitur seperti panjang email yang tidak terlalu berpengaruh dalam memprediksi spam email. Dengan demikian, model yang dibangun akan lebih akurat dan efisien dalam memprediksi apakah email tersebut spam atau bukan.

Rumus atau Formula terkait Feature Selection

Feature selection atau seleksi fitur adalah teknik yang digunakan dalam berbagai bidang seperti Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, dan Data Science. Ini merupakan langkah penting dalam proses membangun model prediksi, di mana tujuannya adalah untuk mengidentifikasi fitur atau variabel yang paling relevan yang berkontribusi pada hasil yang diinginkan. Dengan memilih fitur yang paling informatif, model dapat disederhanakan, ditingkatkan akurasinya, dan lebih mudah diinterpretasikan. Oleh karena itu, seleksi fitur adalah alat fundamental dalam toolkit setiap ilmuwan data atau praktisi machine learning.

Simbol yang terkait dengan feature selection adalah:

  • FS: Feature Selection
  • X: Variabel input
  • y: Variabel output
  • S: Subset dari variabel input yang dipilih
  • f: Fungsi yang mengukur relevansi fitur

Dalam melakukan seleksi fitur, rumus yang digunakan adalah:

S = argmaxS’ subset X f(S’, y)

Di mana S adalah subset dari variabel input yang dipilih, X adalah variabel input, y adalah variabel output, dan f adalah fungsi yang mengukur relevansi fitur. Rumus ini digunakan untuk mencari subset dari variabel input yang paling relevan dengan variabel output.

Jenis Macam Arti Pilihan Fitur dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Feature Selection
Bahasa Indonesia Pilihan Fitur
Bahasa Jawa Pilihan Pilihan
Bahasa Sunda Kasir Tempatna
Bahasa Malaysia Pemilihan Ciri

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Feature Selection serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Feature Selection:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Feature Selection.

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Feature Selection merupakan proses penting dalam pengembangan model machine learning. Tujuannya adalah untuk memilih fitur atau variabel yang paling relevan dan signifikan dalam memprediksi hasil yang diinginkan. Dengan melakukan Feature Selection, model machine learning dapat menjadi lebih efisien dan akurat dalam memproses data, mengurangi overfitting, dan meningkatkan interpretasi hasil. Selain itu, Feature Selection juga dapat membantu mengurangi biaya dan waktu dalam pengumpulan dan pengolahan data. Oleh karena itu, Feature Selection menjadi salah satu aspek penting dalam pengembangan model machine learning yang sukses.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Feature Selection.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Feature Selection ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf F. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan May tahun 2024.

Tinggalkan Komentar